如何导出Lbank的历史数据？

Lbank的API和CryptoCompare（例如CryptoCompare）的API和第三方服务可用于获取和导出历史数据，以进行深入的交易分析和进行回测。

2025/04/26 00:42

对于想要对其交易策略进行深入分析和进行重新测试的交易者和分析师来说，出口Lbank的历史数据可能是一项至关重要的任务。与许多其他加密货币交换一样，Lbank并未提供直接下载历史数据的直接功能。但是，您可以使用几种方法和工具有效地收集和导出此数据。在本文中，我们将探讨各种方法，以帮助您实现这一目标。

了解Lbank的API

Lbank的API是允许用户访问实时和历史数据的主要工具。 API旨在为开发人员提供市场数据，订单放置和其他功能的访问。要开始使用API​​，您首先需要在Lbank网站上注册API密钥。

• 访问Lbank网站并登录您的帐户。
• 导航到API部分，通常在“设置或帐户管理选项卡”下找到。
• 请按照提示生成API密钥和秘密密钥。确保确保这些钥匙安全，因为它们授予您对您的帐户的访问权限。

拥有API键后，您可以使用它们向Lbank API端点提出请求。对于历史数据，您需要使用市场数据终点，这些数据终点可提供有关交易，订单书和其他相关指标的信息。

使用Lbank的API获取历史数据

要使用Lbank的API获取历史数据，您将需要向适当的端点提出HTTP请求。 Lbank的API文档提供了有关可用端点的详细信息以及可用于自定义请求的参数。

• 贸易历史记录终点：此终点使您可以检索特定交易对的交易列表。您可以指定开始和结束时间以获取特定时期的数据。
• Kline/Candlestick数据终点：此端点提供烛台数据，这对于技术分析至关重要。您可以指定间隔（例如1分钟，5分钟，1小时）和数据的时间范围。

这是您如何使用Python获取贸易历史的一个示例：

 import requests
 import json api_key ='your_api_key'
 api_secret ='your_api_secret'
符号='btc_usdt'
 start_time = 1609459200＃开始时间的UNIX时间戳
end_time = 1609545600＃unix Timestamp for End Time







url = f'https：//api.lbank.info/v1/tradehistory.do？symble = {symber}＆start_time = {start_time}＆end_time = {end_time = {end_time}'
标题= {






'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': f'Bearer {api_key}'
 }
 
响应= requests.get（url，标头=标题）
 data = reverse.json（）
 
用open（'lbank_trade_history.json'，'w'）作为f：
 
json.dump(data, f)
该脚本在指定的开始和结束时间之间获取了BTC/USDT对的贸易历史数据，并将其保存到JSON文件中。
 
使用第三方API和服务
如果您发现Lbank的API太复杂或耗时，可以使用第三方服务可以简化获取和导出历史数据的过程。这些服务通常提供用户友好的接口，并支持包括Lbank在内的多个交换。
 
CryptoCompare ：CryptoCompare提供了全面的API，其中包括来自包括Lbank在内的各种交流的历史数据。您可以注册帐户并使用其API获取数据。
 Coinapi ：Coinapi是另一项流行的服务，该服务从多个交换中汇总了数据。他们提供免费的层和付费计划，并提供更广泛的数据访问。
要使用这些服务，您需要：
 
在第三方服务网站上注册帐户。
生成API键或访问令牌。
使用他们的API文档向Lbank的历史数据提出请求。
例如，使用CryptoCompare，您可以使用以下API端点获取历史数据：
 
https://min-api.cryptocompare.com/data/v2/histominute?fsym=BTC&tsym=USDT&limit=2000&aggregate=1&e=LBank
该请求获取了Lbank上BTC/USDT对的最后2000分钟的历史数据。
 
将数据导出到CSV或Excel
获取历史数据后，您可能需要将其导出到CSV或Excel等格式以进行进一步分析。 Python的pandas库是实现此目的的绝佳工具。
 
这是您可以将从Lbank的API获取的JSON数据转换为CSV文件的方式：
 
import pandas as pd
假设“数据”是从API获取的JSON数据
df = pd.dataframe（data ['data']）
 df.to_csv（'lbank_trade_history.csv'，index = false）

如果您希望使用Excel，则可以使用openpyxl库将数据保存为Excel文件：

 import pandas as pd df = pd.dataframe（data ['data']）
 df.to_excel（'lbank_trade_history.xlsx'，index = false）

使用专用工具进行历史数据

还有专门针对获取和分析历史加密货币数据的专门工具和软件。这些工具通常带有用户友好的接口，可以为您处理API交互的复杂性。

• Cryptowatch ：Cryptowatch是一个流行的平台，可为包括Lbank在内的各种交流提供实时和历史数据。您可以直接从其界面导出数据。
• Coinigy ：Coinigy是另一种提供来自多个交流的历史数据的工具。它们提供了一个导出功能，可让您以CSV格式下载数据。

要使用这些工具，通常需要：

• 在工具网站上注册帐户。
• 将您的Lbank帐户或API键连接到工具。
• 导航到“历史数据”部分，然后选择您感兴趣的交易对和时间范围。
• 使用导出功能以您首选的格式下载数据。

处理大型数据集和分页

处理大型数据集时，您可能会遇到可以在单个API请求中获取的数据量的限制。 Lbank的API与许多其他人一样，经常实施分页来管理这一点。

要处理分页，您需要：

• 检查API文档中是否有分页参数，例如limit和offset 。
• 提出多个请求，调整offset参数以获取随后的数据页面。
• 将所有页面的数据组合到一个数据集中。

这是您如何处理Python的分页的一个示例：

 import requests
 import json api_key ='your_api_key'
 api_secret ='your_api_secret'
符号='btc_usdt'
 start_time = 1609459200＃开始时间的UNIX时间戳
end_time = 1609545600＃unix Timestamp for End Time
限制= 1000＃每页记录数







all_data = []
偏移= 0






而真：






url = f'https://api.lbank.info/v1/tradeHistory.do?symbol={symbol}&start_time={start_time}&end_time={end_time}&limit={limit}&offset={offset}' headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': f'Bearer {api_key}' } response = requests.get(url, headers=headers) page_data = response.json() if not page_data['data']: break all_data.extend(page_data['data']) offset += limit
用open（'lbank_trade_history.json'，'w'）作为f：
 
json.dump(all_data, f)
该脚本可在指定的时间范围内获取所有贸易历史记录数据，并处理分页以确保您获得所有记录。
 
常见问题
问：我可以不使用API​​导出Lbank的历史数据吗？
 
答：虽然Lbank没有为历史数据提供直接下载功能，但您可以使用Cryptowatch或Coinigy等第三方工具，这些工具提供了用户友好的接口，用于导出数据而无需直接与API进行交互。
 
问：导出Lbank历史数据进行分析的最佳格式是什么？
 
答：CSV和Excel是流行格式，用于导出数据，因为它们与各种分析工具的兼容性。 CSV对于大型数据集特别有用，而Excel对需要立即分析的较小数据集有益。
 
问：我可以从Lbank的API中获取的历史数据量有任何限制吗？
 
答：是的，Lbank的API通常具有速率限制和分页约束。您可能需要提出多个请求并处理分页以获取大型数据集。
 
问：Lbank多久更新一次其历史数据？
 
答：随着交易的发生，Lbank会实时更新其历史数据。但是，更新的确切频率可能会根据市场活动和服务器性能而有所不同。